仲量聯行推AI控溫降能源成本 半導體大廠節電逾25萬度、投報率達21%

受到全球氣候變遷，我國氣溫屢創新高，自電價調漲後，高壓及特高壓用電大幅上漲45%，能源成本成為企業焦點。為協助企業有效控管營運支出並落實節能減碳，仲量聯行推出台灣在地團隊獨家研發的「數據驅動-AI 空調智慧化模型」，透過智慧化管理，精準控制既有建築能耗，近期成功導入外商半導體設備大廠，預估每年減碳126公噸、節省超過25萬度電，投資報酬率（ROI）可達21%，回收期僅4.8年，協助企業實現節能減碳與電費節省的雙贏目標。

根據仲量聯行調查，空調、電梯與照明是建築三大主要耗能來源，其中空調能耗最為顯著，約占建築總耗能的40%至50%，而設備較老舊的建築中，空調耗能比例甚至高達57%，然而，多數企業因缺乏足夠的歷史運轉數據，無法建立科學化的管理基準，對於導入智慧化系統常抱持觀望態度，難以擺脫仰賴人力調節的被動管理模式。



仲量聯行推出「數據驅動-AI 空調智慧化模型」，從空調節能切入，透過AI演算法與時間序列分析技術，自主學習建築在不同時間、人流與氣候條件下的運轉規律，建立能源基準並進行滾動式預測與控溫。有別於一般僅監測數據的系統，系統可依據即時與歷史數據，自動調節空調負載，無需人工介入，主動優化溫控設定，有效解決空間「忽冷忽熱」與能耗過高等問題，系統可全棟掃描溫差分布，自動調整過冷或過熱區域，全面提升能源使用效率與室內舒適度。

由於企業在能耗管理亟需數據收集輔助，多數依賴人工抄表記錄，在機械繁多的大型廠區容易出現誤差與延遲，難以分析或優化應對策略。仲量聯行在系統中加入AI自動化數據收集的功能，可連結建築物內的各子系統與外部微型氣象站，監測建築物的內外溫度、濕度、風速、雨量、日照（漫射光）、人流數據等關鍵資訊，建立科學化管理基礎，改善以往舊式傳統的經驗法則以及被動的管理方式，為後續的AI學習與自動化調控打下基礎。

仲量聯行透露，近期成功協助一家外商半導體設備大廠導入該智慧系統，以實際應用情境為例，以每日運轉14小時、每年300天計算，預估每年可減少高達126公噸的二氧化碳排放，又單一系統預估節能15%（對應冰機負載81冷凍噸），節省電費25萬2261度，預期投資報酬率（ROI）預估達21%，回收期約4.8年。

仲量聯行智動辦公部資深協理黎昌憲說明，協助一家國際大型雲端服務業者導入該系統後，廠辦管理團隊接獲的辦公服務需求單數量顯著下降，用戶滿意度明顯提升，展現智慧系統在實際營運場域的強大價值。

從空調節能著手，有效降低建築整體能耗的關鍵策略，不僅能為企業每年節省龐大的電費，長期更有助於降低營運成本、攤平初期資本支出。根據 LEED 綠建築認證標準，能源與大氣類別的得分比重高達近 32%。



仲量聯行台灣董事總經理侯文信表示，面對氣候變遷與電價飆升挑戰，不只協助企業導入科技，更希望提供從診斷、設計到管理的一站式服務，協助企業打造兼顧營運效率與永續價值的建築，而「數據驅動-AI 空調智慧化模型」將數據分析與建築管理深度整合的具體實踐，助企業邁向淨零的同時，也實現成本優化，推動綠色不動產新時代。

不動產綠色轉型趨勢，不僅限於科技業和頂級商業辦公大樓，從供應鏈廠房、購物中心、到醫療機構，以及旅宿業者等，都面臨節能減碳需求。在台灣前五大外商不動產顧問集團，仲量聯行是首家擁有在地專業綠色顧問團隊、機電團隊及智慧化設施物業管理團隊的公司，提供一站式服務，協助企業進行國際綠色認證標準，降低碳成本並化解碳焦慮。